with open('.\stop_words.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: stop_words = f.read().split('\n')是什么意思

这段代码是用来读取名为 "stop_words.txt" 的文件中的内容，并将其存储到一个名为 stop_words 的列表中。具体来说，with open() 是 Python 中文件操作的一种简便方式，它可以在代码块执行完毕后自动关闭文件。其中，'\' 是用来转义的特殊字符，所以要在路径中使用两个反斜杠，即 '.\\stop_words.txt' 或者使用正斜杠，即 './stop_words.txt'。'r' 表示以只读方式打开文件，encoding='utf-8' 表示使用 utf-8 编码读取文件内容。read() 方法用于读取文件的全部内容，split('\n') 方法则用于将读取到的内容按照换行符 '\n' 进行分割，并将分割后的字符串存储到一个列表中。最终，这个列表中的每个元素都是 stop_words.txt 文件中的一行文本。

相关问题

encoding=utf-8 import nltk import json from nltk.corpus import stopwords import re eg_stop_words = set(stopwords.words('english')) sp_stop_words = set(stopwords.words('spanish')) all_stop_words = eg_stop_words.union(sp_stop_words) input_file_name = r'建模.txt' output_file_name = r'train.txt' out_file = open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') 打开输出文件 with open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') as output_file: # 打开输入文件，对每一行进行处理 with open(input_file_name, encoding='utf-8') as f: for idx, line in enumerate(f): print("正在处理第{}行数据".format(idx)) if idx == 0: # 第一行是列名， 不要 print(line) continue line = line.strip() sps = line.split("\t") # 将行按制表符分隔为列表 report_no = sps[0] target = sps[2] smses = sps[-1] smses = smses.strip(""") # 去掉短信两端的引号 smses = smses.replace("""", """) # 把两个双引号转换成单引号 root = json.loads(smses) # 解析 json 格式的短信 msg = "" for item in root: # 遍历短信中的每一条信息 body = item["body"] # 获取信息的正文 msg += body + "\n" # 把正文追加到总的信息传递过来的msg中 text = re.sub(r'[^\w\s]', '', msg) # 使用正则表达式去掉标点符号 text = re.sub(r'http\S+', '', text) # 去掉链接 text = re.sub(r'\d+', '', text)#去除数字 text = text.lower() words = text.split() filtered_words = [word for word in words if word not in all_stop_words] text = ' '.join(filtered_words) print(report_no + '\t' + target) msg = target + '\u0001' + text + '\n' out_file.write(msg) out_file.close()帮我改成用 pandas 处理

当使用 pandas 进行处理时，你可以使用 `pandas.read_csv()` 函数读取文件，并使用 DataFrame 进行数据处理。以下是使用 pandas 进行处理的示例代码：

import pandas as pd
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
import re

eg_stop_words = set(stopwords.words('english'))
sp_stop_words = set(stopwords.words('spanish'))
all_stop_words = eg_stop_words.union(sp_stop_words)

input_file_name = '建模.txt'
output_file_name = 'train.txt'

df = pd.read_csv(input_file_name, encoding='utf-8', sep='\t')

# 处理每一行数据
for idx, row in df.iterrows():
    print("正在处理第{}行数据".format(idx))
    if idx == 0:
        # 第一行是列名，不需要处理
        continue
    
    smses = row['短信']
    smses = smses.strip("'")
    smses = smses.replace('""', "'")
    
    root = json.loads(smses)
    
    msg = ""
    for item in root:
        body = item["body"]
        msg += body + "\n"
    
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', msg)
    text = re.sub(r'http\S+', '', text)
    text = re.sub(r'\d+', '', text)
    text = text.lower()
    
    words = text.split()
    filtered_words = [word for word in words if word not in all_stop_words]
    text = ' '.join(filtered_words)
    
    df.at[idx, '目标'] = row['目标'] + '\u0001' + text

df.to_csv(output_file_name, encoding='utf-8', sep='\t', index=False)

这段代码将会读取名为 '建模.txt' 的文件，并根据每一行的数据进行处理，最后将处理后的结果保存到 'train.txt' 文件中。注意在使用该代码前，你需要先安装 pandas 和 nltk 库。

No such file or directory: 'stop_words.txt'

### Python `FileNotFoundError` 错误处理

当遇到 `'stop_words.txt'` 文件未找到错误时，通常是因为程序无法定位到指定路径下的文件。为了有效解决问题，可以从以下几个方面入手：

#### 1. 检查当前工作目录
确保脚本运行的工作目录正确无误。可以使用如下代码打印出当前工作目录并确认其位置是否合理。

import os

print(os.getcwd())

如果发现工作目录不是预期的位置，则可以通过修改相对路径或设置绝对路径来访问目标文件[^1]。

#### 2. 使用绝对路径代替相对路径
相比于依赖于不确定的工作目录，采用绝对路径能够更稳定地指向所需资源。例如，在 Windows 系统下可这样定义文件路径：

file_path = r"C:\full\path\to\your\directory\stop_words.txt"
with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as file:
    content = file.read()

对于 Unix/Linux/MacOS 用户来说，相应的斜杠方向有所不同，请调整为 `/` 而非 `\`.

#### 3. 验证文件存在性
在尝试读取之前先验证文件是否存在可以帮助提前捕获潜在问题。利用 `os.path.exists()` 函数实现这一点非常方便。

if not os.path.exists("stop_words.txt"):
    raise FileNotFoundError("The stop words text file does not exist.")
else:
    with open("stop_words.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
        content = file.read()

通过这种方式可以在实际操作前就检测到缺失情况，并给出清晰提示信息给开发者。

#### 4. 尝试创建默认文件
有时应用程序可能期望某些配置文件已经预先准备好。在这种情形下，考虑编写一段逻辑用于初始化这些必要的静态数据也是一个不错的选择。

default_content = """example\nof\ncontent"""
try:
    with open("stop_words.txt", "x", encoding="utf-8") as new_file:
        new_file.write(default_content)
except FileExistsError:
    pass  # 如果文件已存在则跳过创建过程
finally:
    with open("stop_words.txt", "r", encoding="utf-8") as existing_file:
        content = existing_file.read()

这段代码会试图新建一个名为 `"stop_words.txt"` 的文件并向其中填充一些示例内容；若该文件早已存在于项目根目录内，则不会重复执行写入动作而是直接加载现有版本的内容。